Local ecological knowledge, catch characteristics and evidence of elasmobranch depletions in Western Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Local Ecological Knowledge has the potential to improve fishery management by providing new data on the fishing efforts, behavior, and abundance trends of fish and other aquatic animals. Here, we relied on local knowledge of fishers to investigate ecological factors that affect elasmobranch fishers‟ operations and the changes in stock status of sharks and rays from 1980 to 2020 in five coastal communities in Ghana. Data were gathered from fishers using participant observation, interviews, focus group discussions, and participatory rural appraisal techniques. The results revealed fisher‟s understanding of six main ecological variables, which are mostly applied to enhance their fishing operations: season and weather conditions, lunar phase, bait type, presence of seabirds and fish movement, color of seawater, and sea current. These ecological features have been applied over the years to enhance fishing operations as well as maximize fisher catch. Fishers reported a profound decline in shark and ray catch from 1980 to 2020 and attributed the decline in size, number, and composition of their catch to overfishing and Illegal, Unreported and Unregulated (IUU) fishing operations. In general, most shark and ray species were abundant in 1980 but have been severely depleted as of 2020, with the exception of Blue Shark ( Prionace glauca) and Devil rays ( Mobula spp), which were reported to be common by the interviewed fishers. The first species depleted were the Thresher sharks (Alopiidae), Tiger Shark ( Galeocerdo cuvier ), Blackchin Guitarfish ( Glaucostegus cemiculus ), and Lemon Shark ( Negaprion brevirostris ), which were depleted early in the 2000s. The next depletions of Hammerhead sharks (Sphyrnidae), Bull Shark ( Carcharhinus leucas ), Sand Tiger Shark ( Carcharias taurus ), Stingrays ( Fontitrygon spp), and Spineback Guitarfish ( Rhinobatos irvinei ) occurred in the 2010s. We found Local Ecological Knowledge of fishers to be surprisingly consistent with scholarly knowledge and call for their inclusion in research, decision-making and management interventions by biologists and policy makers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».